データ分析

分析のステップ

１．データから現状をひも解く

↓データが無い

２．洞察を導き出す

３．デジタルによる変革と挑戦

１．データの準備（８０％）

データの所在が不明

データの正確性に欠ける

加工の処理に時間がかかる

２．分析・可視化（１０％）

３．業務適用（１０％）

業務適用まで時間がかかる

データプラットフォーム

１．データのアクセスと蓄積

２．カタログ化（どこにどんなデータがあり、誰が管理しているのか）

３．分析のサイクル化（目的に応じて、試行錯誤、チーム分析、業務への適用）

データレイク

サンドボックス（分析の試行錯誤）

ユーザー

データ管理者

データエンジニア（データを整理整備する）・開発者

ビジネス担当・ビジネスユーザー

分析ユーザー・データサイエンティスト（データからKnowledgeを導く）

アプリ開発者（AIを利用したアプリケーションを開発する）

データの活用ステップ

１．データ連携・アクセス

２．データの検索・信頼性確認

３．データの準備・加工

４．分析・機械学習のモデルを構築

５．モデルの適用

６．モデルのモニタリングと継続学習

分析アプローチ

１．データ投入

２．分析軸決定

３．モデル生成

４．アプリ実装

５．予測実行